geo-content-optimizer

GEO コンテンツオプティマイザー

ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、AI Overviews など、AI 生成の回答や引用される場所に向けてコンテンツを最適化します。

このスキルでできること

構成、権威性を示すシグナル、事実の密度、引用可能な記述、情報源の明記を改善し、GEO 対応を全体的に強化します。

クイックスタート

Optimize this content for GEO/AI citations: [content or URL]
Make this article more likely to be cited by AI systems
Write content about [topic] optimized for both SEO and GEO
Audit this content for GEO readiness and suggest improvements
AI Overview is eating clicks on 12 head queries — build a recovery plan

一般的な GEO 最適化ではなく、回復シナリオに特化した 4 フェーズのプレイブック（測定 → 診断 → 書き換え → モニタリング）については、AI Overview Recovery を参照してください。

スキルの契約

期待される出力：すぐに使えるアセットまたは実装可能な変換に、memory/content/ に保存するための簡潔な引き継ぎサマリーを添えたものです。

• 読み取るもの：概要、ターゲットキーワード、エンティティ情報、品質要件です。正式なエンティティプロフィール：コンテンツでブランド／人物／製品に言及する場合、このスキルは display_name、description_short、ai_resolution_status を設定し、曖昧さを解消する定型文が必要かどうかを判断するために、entity-geo handoff schema に従って memory/entities/<slug>.md を必ず参照する必要があります。プロフィールが存在しないか、古い（90 日超）場合は、DONE_WITH_CONCERNS を宣言し、未解決事項として entity-registry を推奨してください。
• 書き込むもの：ユーザー向けのコンテンツ、メタデータ、またはスキーマの成果物に加え、memory/content/ に保存できる再利用可能なサマリーです。
• 共有するもの：承認済みの切り口、メッセージングの選択、証拠の不足、公開の妨げとなる事項を memory/hot-cache.md と memory/open-loops.md に共有します。永続化すべき決定は、保留中の決定項目として提案してください。
• 完了条件：各ターゲット AI クエリに、単独で成立する引用可能な回答ブロックがあること、変更前後の GEO スコアと AI Query Coverage が報告されていること、CORE-EEAT GEO セルフチェック（C02、O03、O05、E01）に未対応の Fail がないことです。
• 主な次のスキル：成果物のレビューまたはデプロイの準備ができたら、以下の Next Best Skill を使用してください。

引き継ぎサマリー

skill-contract.md §Handoff Summary Format に記載された標準形式を出力してください。

データソース

接続されている場合は ~~AI monitor と ~~SEO tool を使用してください。接続されていない場合は、ターゲットクエリ、コンテンツ、エンジン、競合の例、既知の AI 引用の不足について尋ねてください。CONNECTORS.md を参照してください。

GEO の取り組みが成果につながったかを測定する方法：このスキルが行う変更（抽出可能で引用しやすく、回答形式に沿ったコンテンツ）が向上させるのは引用可能性です。ライブ取得に対応したエンジンに URL を渡してターゲットクエリを尋ねれば、数分でテストできます。これはあくまで代理指標です。エンジンがその後、プロンプトなしであなたのサイトを引用するかどうか（表示されるかどうか）は、クロール／インデックスの更新に左右されます。週単位の時間がかかり、他の要因の影響も受けるため、分単位での変化ではありません。この 2 つを混同したり、すぐに表示されると約束したりしないでください。各シグナルの反映にかかる時間と、成果の変化を測るのに対照群が必要な理由については、references/measurement-protocol.md で説明しています。

キー不要の AI 引用プローブ（Tavily）：python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/connectors/tavily.py" search "<target query>" --answer --limit 10 を実行すると、実際の AI 回答エンジンで引用可能性をテストできます。キーは不要です。生成された回答があなたの URL／ドメインを引用しているか、スコア付けされた情報源の中でページがどの順位にあるかを確認できます。これは Tavily 自身のレイヤーでは実測値であり、ChatGPT／Perplexity／Google AI Overviews に対しては推定の代理指標です（インデックスと検索取得方式が異なります）。変更を公開した後に再実行すれば、数分単位で引用可能性を確認できます。プロンプトなしで表示されるかどうかは、上記の段落のとおり週単位です。scripts/connectors/README.md を参照してください。

手順

ユーザーから GEO 最適化を依頼された場合は、次の 5 つのステップを実行します。

1. CORE-EEAT GEO-First Targets を読み込む — C02、C09、O03、O05、E01、O02 と、エンジン固有の優先事項を重視します。
2. 現在のコンテンツを分析する — 明確な定義、引用しやすい記述、事実の密度、出典の引用、Q&A 形式、権威性を示す要素、鮮度、構成の明確さを評価します。
3. GEO 手法を適用する — 単独で成立する 25〜50 語の定義、出典付きの引用しやすい記述、専門家・出典を示す要素、Q&A／表／リスト、具体的なデータ、表示コンテンツと一致する FAQ スキーマを追加します。
4. GEO の成果を出力する — 変更内容、最適化前後の GEO スコア、AI クエリのカバー範囲を報告します。
5. CORE-EEAT GEO のセルフチェックを行う — C02、C04、C09、O02、O03、O05、O06、R01、R02、R04、R07、E01、Exp10、Ept08 を Pass／Warn／Fail で確認します。その後、成果物を公開する前に slop のセルフチェックを実行し、AI らしい言い回しを取り除きます。

すべての指標に Measured（ツール／エクスポート）、User-provided（ユーザー提供）、または Estimated（モデルによる推定）のラベルを付けてください。推定値を測定値として提示してはいけません。必須の指標を取得できない場合は N/A とし、値を捏造しないでください。

参考：CORE-EEAT GEO ターゲット表、AI エンジンの優先事項、分析テンプレート、最適化レポートのテンプレート、セルフチェックのマトリックス、例の全文については、Instructions Detail を参照してください。

例

ユーザー：「この段落を GEO 向けに最適化してください：『メールマーケティングは顧客にリーチする優れた方法です。長年にわたって利用されており、多くの企業が活用しています。』」

出力では、明確な定義、日付と出典を伴う事実、構造化されたリスト、引用しやすい記述、最適化前後の GEO スコアを追加します。全体の流れは Instructions Detail — Example を参照してください。

GEO 最適化チェックリスト

参考：定義、引用しやすいコンテンツ、権威性、構成、技術的要素を網羅した完全なチェックリストについては、GEO Optimization Techniques の GEO Readiness Checklist を参照してください。

結果の保存

ユーザーの確認後、memory/content/YYYY-MM-DD-<topic>.md に保存します。Skill Contract §Save Results Template を参照してください。

参考資料

• Instructions Detail - 5 ステップのワークフロー、CORE-EEAT GEO ターゲット、セルフチェックのマトリックス、実例、ヒントの全文
• GEO Optimization Techniques - 各手法の詳細な最適化前後の例、テンプレート、チェックリスト
• AI Citation Patterns - Google AI 機能、ChatGPT Search、Perplexity、Claude、Gemini grounding、Copilot Studio、Brave Search における、根拠に基づく発見、検索、引用の制御
• Quotable Content Examples - AI による引用向けに最適化されたコンテンツの最適化前後の例
• Medium / GitHub AI-Citation Surfaces - エンジンが参照する外部サイトの掲載場所（Medium の記事、GitHub リポジトリ／README）
• Slop Self-Check - コンテンツを公開する前に、AI らしい言い回しを取り除くための最終確認
• Agent-Readable File Stack (llms.txt / OKF) - エージェントやエンジンがサイトを解析できるようにする機械可読ファイル
• Grokipedia Tactics - Grok／Grokipedia 向けの AI 引用対策
• GEO の配信先 — エンジンが情報を取得するプラットフォームの資料：X、LinkedIn、YouTube、Reddit

次に利用するスキル

• 主なスキル：content-quality-auditor — 最適化されたコンテンツが公開に十分な品質で、出典を引用していることを確認します。

終了に関する注意：このセッション中に訪問済みセットを保持してください。推奨されたスキルがすでに実行されている場合は、再実行せず、連鎖が完了したことを報告して終了してください。ループを避けるため、最大引き継ぎ深度は 3 とします（skill-contract.md §Termination rules に従ってください）。